弁理士業務と AI 技術

特集《弁理士業務と AI 技術》

弁理士業務と AI 技術
会員

河野

英仁
要

約

企業の DX 化推進に伴い，様々な領域で AI 技術の活用が進んでいる。AI 技術に関する発明には AI の新たなアルゴリズムについての AI アルゴリズム発明と，この新たな AI アルゴリズムを用いて様々な課題を解決する AI ソリューション発明とがある。
AI 技術は今後の企業の競争力を高めるうえで必須となるものであり，生まれた AI 発明についても特許化が必要となるが，AI 特許の権利化について経験及び担当者の少ない企業及びスタートアップ企業にとっては発明発掘すら適切に行われていないことも多い。
そこで筆者は AI 特許コンサルティングを業務の一つに取り入れ，各企業に対し教育を含めたサポートを実践しているが，その中で明らかになった AI 特許特有の課題と解決策を解説すると共に，世界的な AI 特許の保護についても言及する。

目次

テーマとして論文を記載することとなった。AI とい1.はじめにえば何かコンピュータが知的な活動を勝手に行うブ2.AI 技術により失われる弁理士業務

ラックボックスとしてのイメージが強いが，技術的に（1） AI により失われる職種

は非常に興味深く，米国を中心として次々に新たな手（2） AI に任せる弁理士業務
3.AI 特許の特殊性法が論文発表されており，この新たに開発された AI（1） 開発・人材の中心が米国である技術を用いたソリューションも様々な分野で提供され（2） ありとあらゆる技術・産業分野に関連するている。

（3） ブラックボックス問題と特許戦略

筆者はソフトウェア関連業務を中心に行ってきた

4.AI 特許コンサルの内容（1） 技術者，プロダクトマネージャー，営業担当者及び知財担当者の教育が，近年は AI 特許コンサルティングをコア業務としている。本稿では AI 特許コンサルティングを行う中（2） 発明発掘とクレーム戦略で気づいた AI 特許特有の課題と，解決手法について

5.今後のグローバル AI 特許の課題

解説するとともに，AI 特許をグローバルで保護する（1） AI アルゴリズム発明の保護適格性

際の現状の問題点について検討を加える。

（2） AI ソリューション発明の保護適格性
6.最後に

2.AI 技術により失われる弁理士業務（1） AI により失われる職種

1.はじめに

AI 技術の進化により「AI により失われる職種」とパテント誌には過去何度か論文を投稿したが，主にいうのがメディアによく取り上げられている。その中

判例研究，クレームドラフティング，他国制度との対に「弁理士」が挙げられることもあるが，全く心配す比等，実務色の強い内容が中心であった。AI（人工る必要はない。人間は本来「楽」したい生き物である

知能：Artificial Intelligence）に関しては，2019 年にから，馬車，自動車，自動運転車というように発明し「AI 技術・ソリューション権利化の勘所」を発表し，続けてきたのであり，究極的には全て機械，AI に任AI 技術の特許化のポイントを解説した。

せ，人間は何もしないというのが理想なのである。と今回は趣向を変えて「弁理士業務と AI 技術」をVol. 75

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ころが人間はそんなに単純ではなく，新たな課題を見－ 33 －

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つけさらに新たな発明を行い，この創造活動を通じてに関する Seq2Seq，また近年言語処理を中心に多く

また新たな産業・職種が次々と生まれるのである。こ活用されている Transformer 等，AI 開発を行う上でれは歴史が証明していることであり，弁理士も AI に必須の基本技術について特許が取得されている。

任せるとことは任せて，新たな産業に飛び込み，新た

これらの多くの特許はオープンソース化されておりな職種を身に着け，よりクリエィティブな業務に変化

規約に従う限り自由に利用することはできるが，このさせればよいのである。

コアとなる AI 技術の開発競争力には太刀打ちできな
いほどの差があると考える。ただし，このコア AI 技

（2） AI に任せる弁理士業務術をベースとした AI ソリューションについては日本

ビッグデータが活用できる業務分野，例えば翻訳，企業に強みがある領域もあり，当該領域での特許取得

先行技術調査，意匠・商標の類比判断等は AI によりについてしっかりとサポートしていく必要がある。

ある程度自動化することができる。特許庁におけるまた人材・教育面でも大きな差がある。Google は「人工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プ

2011 年に人工知能を専門とする Google Brain を設立

ラン」では特許分類付与，先行技術調査（検索式作成

し，上述した AI 基本特許も 2012 年頃から出願し始支援），先行技術調査（画像検索技術の特許図面へのめている。米国西海岸を中心に AI 人材が世界各国か適用），先行図形商標の調査，及び，指定商品・役務ら集まり開発競争が繰り広げられている。当然，AI（1）

調査において AI 開発を行うことが表明されている 。

人材向けの教育も大学を中心にプログラムが早い段階

また，新たに機械学習を活用することにより，審査対から提供されている。筆者が 2017 年ごろにディープ

象発明に対する特許文献のランキング表示，及び，特ラーニングを中心とした AI について学びたいと思い

許文献から課題・効果の要約生成への取り組みが行わ

日本の大学を調べたが良いコースがなく，米国の大学れている。

を調査したところ数々の大学が魅力的な AI 教育プロ

翻訳においては Google 翻訳等の無料の機械翻訳グラムを提供していた。筆者はそのうち，MIT コン

サービスが普及しており，その精度も飛躍的に向上しピュータ科学・AI 研究所が提供する AI コースを受ている。もちろん翻訳及び調査においても最終的な講した。現在では日本の大学及び民間企業も AI を中

チェックは専門家が行う必要はあるが，かなりの業務心とした教育プログラム及び検定試験を提供し始めて負担を軽減することができる。弁理士が業務としてこいるが依然として大きな差があるといえる。

の AI に任せることができる業務分野に固執するのは（2） ありとあらゆる技術・産業分野に関連する

良くないであろう。

AI 技術は情報処理分野に属するが，その適用範囲

3.AI 特許の特殊性は極めて広く，画像認識，ヘルスケア，言語処理，自筆者は AI 特許コンサルティングに取り組んでいる

動運転，ロボット制御，化学・材料，医薬品，ライフが，実務を通じて，AI 技術・AI 特許には以下の特殊サイエンス，FinTech，e- コマース等様々な領域に性があり，この特殊性を意識しながら業務に取り組む

及ぶ。適用分野が様々な領域にわたるため専門外の分必要があると考えている。

野の知識拡充にも必死に取り組む必要はあるが，根底にあるのはビッグデータに対する情報処理である。

（1） 開発・人材の中心が米国である

例えば Google 子会社の DeepMind はアミノ酸シー

AI の開発は世界各国で行われているが，やはり中ケンスからタンパク質の 3 次元折り畳み構造を予測す心となるのは Google 及びマイクロソフト等の米国企る AlphaFold2 を発表し，特許出願（US2021/0166779）

業であり，米国企業及び大学の AI 開発動向に注意しも行っている。アミノ酸シーケンスを言語処理と同じ続ける必要がある。筆者は Google 等の米国企業の AI

く， 図 1 に 示 す Transoformer の ア テ ン シ ョ ン 機 構

論文及び AI 特許を研究しているが，基本的な AI 特

（論文では Evoformer と名付けられている）を用いる

許は Google 等の米国企業におさえられている。例えことで予測精度の向上を図っている。タンパク質構造

ば，学習の際の過学習を防止するためのドロップアウを予測するコンペティション（CASP: Critical Assess-

トやバッチノーマライゼーション，時系列データ処理

ment of Protein Structure Prediction）が 2 年に 1 回

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行われているが，AI 囲碁ソフトでプロ棋士を打ち負かした AlphaGo（登録商標）を作成した DeepMind は，
2018 年に AlphaFold（登録商標）で初参戦し，いきなり
1 位となった。2020 年のコンペティションでは更なる改良を加えた AlphaFold2 が，GDT（Global Distance Test）
で実務上ほぼ正確といえるスコア 90 をたたき出し圧勝となった。
図2

リードパイルアップウィンドウを示す説明図

図3

医療イベント予測システム

置内容，さらにはカルテに記載した医師等のメモを含
む時系列の医療データを取り込む。
図1

グリッド Transformer ネットワーク

そして，これらの時系列の医療データに基づき，将また同じく Google 子会社の Verily Life Sciences は，

来のイベントを予測するとともに，アテンション機構

図 2 に示すように，次世代シーケンサから読み取ったを用いて注目すべき過去の医療イベントを表示する。

対立遺伝子中の候補変異（バリアント）についてパイ

図 4 の例は，悪性胸水と膿を伴う転移性乳がんの女性

ルアップ画像を生成し，当該画像を，畳み込みニューに対する臨床イベントの予測を示すものであり，入院

ラルネットワークを用いて解析することにより，SNP

患者の死亡リスクは 15.2％，7 日後に死亡と予測され（single nucleotide polymorphism），インデル等の変異ている。また，アテンション機構により，投薬，医師を検出する DeepVariant について特許（US10354747）のメモの内，重要な過去の医療イベントが太字でハイを取得している。

ライトされる。

Google 自身も米国の大学病院と提携し，病院向けの AI

また化学分野においても分子構造を英数字及び記号

ソリューションを提供しており，特許出願（US2019/0034591）

を含む文字列で表記する SMILES（Simplified Molec-も行っている。図 3 に示すように，当該 AI ソリュー

ular Input Line Entry System） 文 字 列 か ら RNN・ションは，各医療機関から投薬，バイタルデータ，処CNN，Seq2Seq または Transformer 等を用いて物性Vol. 75

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図4

悪性胸水と膿を伴う転移性乳がんの女性に対する臨床イベントの予測

または活性を予測する等，機械学習を用いた開発が急い審査官が AI 特許出願の審査を行うことになる。そ速に進められている。

のため，特許庁では，管理職員等と AI 担当官から構上述した技術はいずれもライフサイエンス及び化学分野であり，取り扱い対象が塩基配列または化学式である

成される，AI 関連発明に関する審査環境の整備を担う AI 審査支援チームを設けている。

が，各種データを言語または画像とみなし，Transform-

このように AI 特許は技術分野の垣根を超える特性

er または畳み込みニューラルネットワークを適用し，分を有しているが，同時に注意しなければならないのは類及び予測を行うという点では他分野と共通する。

米国 IT 企業である。Google 及び Google 傘下企業の特許庁における審査においても同様の問題がある。
（2）

図 5 は AI 審査支援チームの構成を示す説明図 である。

AI 特許と AI ビジネスの動きである。DeepMind は
医療機器開発に加えて上述した AlphaFold2 を活用したビジネスを展開している。2021 年 7 月にはヒトのゲノムによって発現するタンパク質，約 2 万種類のデータベースを無償で一般公開した。
Verily Life Sciences 社は，Google Life Science（ライフサイエンスのデータを管理，処理，変換するための一連のサービスとツール）のサービスの一つとして上述した DeepVariant を提供している。DeepVariant
は検出精度及び速度向上のため，継続してアップデー
トが図られており，最新バージョンは GitHub（登録商標）よりダウンロードすることができる。

図5

Google も通勤中の交通量の予測，英語からスペイ

AI 審査支援チームの構成を示す説明図

ン語への翻訳時に次の単語を予測するのと同じタイプ

特許庁では技術分野に応じて審査第一部から第四部まで分かれており，情報処理関連の特許出願は主に審の機械学習を臨床予測に使用できると考え，医療機関向けの AI 開発を進めている。

査第四部が取り扱う。しかしながら，AI 特許の範囲

このように AI 分野においては，Google を含めた米は各分野に及ぶため，AI 特許出願の審査経験の少な

国 IT 企業は全ての日本企業にとって競合となりつつパテント 2022－ 36 －

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弁理士業務と AI 技術ある点に注意すべきである。ここで，Google の高速

ユーザの投稿を受け付けるが，フェイクニュースの投特許戦略について解説する。Google は大多数の重要稿が問題となる。もちろん人間がチェックすることも特許について米国で仮出願を行い，その後論文発表を可能であるが限界がある。そこで，投稿文書に対しフェ経てオープンソース化を行い，仮出願の 1 年以内に本イクか否かを分類する AI についてプレスリリースを出願を行う戦略をとっている。開発時期が早い上に，行ったところ，パロアルト研究所が特許権侵害として優先日も早いため特許取得上非常に有利となる。

米国カリフォルニア州連邦地方裁判所に 871 特許を含む複数の特許に基づき，両社を提訴したものである。

（3） ブラックボックス問題と AI 特許戦略

このように請求項の記載を工夫すればブラックボック

AI はブラックボックスと言われることも多く，AIスである AI についても特許権行使は可能なのである。

技術について特許を取得したとしても，権利行使が困

その一方で，原告側の特許権侵害立証がほぼ絶望的難なのではと指摘を受けることが多い。しかしながらな AI 特許もある。具体的にはソースコードを解析し請求項の記載を工夫することで権利侵害の特定を容易ない限り侵害を特定することができない AI アルゴリにすることは可能である。AI 学習モデルはあるインズム発明である。このような AI アルゴリズム発明にプットに対して何らかのアウトプットを行うものであ

ついては，ノウハウとして特許出願しないのも戦略のるから，できるだけ請求項には AI 内部のアルゴリズ

一つであろう。ところが上述したように Google は AI

ム及び前処理の内容は記載することなく，インプット

アルゴリズムについても積極的に特許出願を行ってい及びアウトプットだけを記載するか，あるいは，ユーる。侵害特定が事実上困難な AI アルゴリズム特許を

ザインタフェース（UI）部分で権利化するよう配慮

何故せっせと出願しているのであろうか。

する必要がある。競合製品の HP を通じて，または，

これは Google のしたたかな特許戦略によるもので製品へのインプットに対するアウトプットのふるまいある。上述した通り Google は研究者に論文発表させを検証することで侵害を特定することができる。

ており，どうせ論文発表して公知にするのであれば特米国での AI 特許訴訟において Xerox のパロアルト

許出願しておく方がよいであろう。また Google の AI研究所が所有する AI 特許（US7167871）は，文書内アルゴリズム発明は世界中でスタンダードとなる可能のテキストコンテンツに基づいて，文書コンテンツ特性が高く，特許で囲い込むのではなくオープンソース

徴値を決定し，訓練された文書テキスト権威モデルをプラットフォームである TensorFlow（登録商標）で使用して，決定された文書コンテンツ特徴値のセット

公開し AI の普及を図り，その代わりクラウドサービに基づいて，文書の権威性を決定するものである。つスで稼ぐビジネスモデルとしているのである。
マイクロソフト及び Facebook 等の競合 AI 特許にまり，テキストを AI に入力し，当該テキストが真正か，フェイクかを分類するものである。

対しては，自社特許を数多く保有しておくことで，ク871 特許のクレーム 1 は以下のとおりである。

ロスライセンスを活用して未然に紛争を防止すること

1. 複数の文書コンテンツ特徴を有する文書の権威性ができる。注意すべきはパテントトロールであり，彼を決定するための方法であって，らに基本となる AI アルゴリズム発明について特許を文書内のテキストコンテンツに基づいて，主題に関取得されれば，この AI プラットフォーマとしてのビする情報を提供する文書の文書コンテンツ特徴値のジネスモデルが成り立たなくなる。そのため，特許戦

セットを決定し，

略上 AI アルゴリズムについても積極的に超高速で特訓練された文書テキスト権威モデルを使用して，決定された文書コンテンツ特徴値のセットに基づいて，許出願しているのである。この Google の AI 特許戦
略には学ぶところが多い。

文書の権威性を決定し，（4） 出願前調査と，FTO 調査の難しさ

ここで，権威性を決定することは，文書の信頼性を決定することを含み，信頼性は，文書で提供されるよAI 技術の進化は早く，主流であった AI 方式が，うな情報が主題に関して信頼できるかどうかを示し，

1-2 年後には新たな AI 方式に置き換わることも多い。

文書に関連して決定された権威性を出力する。

例えば自然言語処理分野では LSTM が主流であった

Facebook 社（メタに社名変更）及び Twitter 社はが，LSTM を用いない Transformer に置き換わりつVol. 75

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つある。特許は制度上 1 年 6 か月経過しないと公開さ述した通り AI 教育システムが未熟な日本においてれないため，そもそも特許調査しても関連先行技術を

AI 特許の教育も未熟な状態にあり，せっかく特許を抽出できないことが多い。したがって，特許出願を行取得できるアイデアが埋もれてしまうこととなる。

う際の先行技術調査は簡単に行うにとどめ，先行技術

そのため，筆者は米国先進企業のわかりやすい AI

調査は審査官の仕事と割り切り，早急に出願すること

特許と AI ビジネスをピックアップし，AI 特許の勘が賢明である。少なくとも新規性を有する権利範囲の所を教育するセミナーを各所で行っている。企業向け

広い請求項を独立請求項に設定し，様々な深堀アイデには，対象企業が機械系であれば機械系の AI 特許を

アを発掘会で議論し，従属請求項及び実施例に盛り込

取り上げ，化学・材料系であればマテリアルインフォ

んでおくことが重要である。

マティクス関連の AI 特許を取り上げ，カスタマイズ

特許権侵害回避のため FTO 調査を行うことがある。

した上で技術者向けのセミナーを行っている。知的財

特に機械分野，インフラ分野，化学・材料・医薬品分産部担当者向けにも特許実務色の濃いセミナーを行う

野では，費用をかけて FTO 調査を行い，特許権侵害こともあるが，知的財産部担当者だけの教育では不十リスクをできるだけ低くする取り組みが行われてい分で，発明提案書を作成する技術者に徹底的に教育する。しかしながら，AI 分野は技術スピードが速すぎることが必要である。

るため，調査してもヒットしないことが多く，後日発

一方，純粋な技術者ではなく，ビジネスを企画する

生した特許により侵害に陥ることも多い。ソフトウェ

プロダクトマネージャー及び営業担当者に対する AI

ア分野一般にいえることであるが，特許権侵害の恐れ

特許の教育も必要である。近年はオープンソース化さがある場合，後日，AI・ソフトウェアの設計変更にれた AI 技術を用いて，顧客の課題を解決する AI ソより特許権侵害を回避することも可能である。

リューションが生まれており，企業のモノビジネスに

特許権侵害訴訟が比較的多いゲーム分野では同様の加えて，コトビジネス領域における利益を生み出す源問題を有しており，侵害を回避するためにゲームのソ泉となっている。この AI ソリューションは，AI 技

フトウェア更新の際に機能をあえて削除することも行

術自体のディープな知識は特段必要とされず，それよ

われている。この点は物理的な製品を製造販売する機りも数ある AI 技術の内，どれを活用して顧客のニー

械製品，化学製品及び医薬品とは大きく異なる特性でズにマッチするソリューションを提案できるかが勝負ある。また以前は同業の特許だけをウォッチングしてとなる世界である。プロダクトマネージャー及び営業

いればよかったが，AI 特許は様々なプレーヤが参入す担当者に対しては，より分かりやすいビジネス寄りのることとなる。自動車分野及びヘルスケアでも今や特許と，他社の成功事例を紹介することで，顧客に提GAFA を含め様々な電気・IT 企業が膨大な出願を行っ案する AI ビジネスソリューションについて特許の気ており，100% 侵害回避を目指すのは限界がある。他づきを与えることが大事である。この AI ソリュー

分野の FTO 調査担当者は戸惑うことが多いが，このションについて特許を取得していれば，参入障壁を築ような特性を理解した上で柔軟に対応する必要がある。

け，高い利益率を維持することができるのである。

4.AI 特許コンサルの内容（2） 発明発掘とクレーム戦略
発明者から AI 発明に関する提案書が提出された場

さて話題を変えて筆者が取り組んでいる AI 特許コ合，筆者が発明発掘会に参画し AI 発明の掘り起こし

ンサルティングについて言及する。

を行う。主に進歩性を出せそうなアイデアの抽出，侵（1）
 技術者，プロダクトマネージャー，営業担当者及び知財担当者の教育害特定が困難であることに鑑み外部から侵害が特定できそうな UI 等のアイデア抽出，マネタイズに関する

機械，化学，ヘルスケア及び材料分野の企業にとっアイデア抽出，競合・顧客等のビジネス形態に基づくては AI 特許の出願経験もなく，AI 特許担当者もいアイデアの抽出を行う。権利化方針が固まった段階でない状況である。そのような中で近年は企業の DX 化

ラフな請求項案を提案する。

に伴い，データサイエンティストが多数入社し，新たAI 特許のヒアリングを行う際には，どのような最な製品・サービスの開発を行うようになっている。上新 AI 技術が論文公表されているか，どのような AI

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技術・ソリューションが公知となっているか（技術観Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance）

点と新規性観点），最新 AI 技術に対する記載要件がが公表され，司法例外とされる「抽象的概念」は「数どの程度であればよいか（記載要件観点）を把握して学的概念」，「人間の活動を組織化するための特定の方いる必要があると考える。最新の AI 技術のキャッチ

法」及び「精神的プロセス」の 3 つに分類されるとしアップは AI 論文を読むのが良い。幸いなことに AIた。AI アルゴリズム発明は基本的には GPU 等の高性

関連の最新論文は無料で arXiv からダウンロードす能プロセッサを用いるものであり，人間がペンと紙をることができる。興味深い AI 論文が次々に公表され用いて実現できるものでないから「精神的プロセス」ている。

には該当せず，基本的には米国特許法第 101 条の要件

そして，Google 等の大企業は論文とセットで特許を満たすこととなる。

を出願しているため，論文に公表した AI 技術・ソ

欧州では 2018 年 11 月に審査基準 G-II，3.3.1 に機械リューションをどのようにクレームし，実施例を記載

学習技術に関する審査基準が追加され，従来と同じくしているのか審査の経過とともに分析する。最新の技術的な貢献（technical contribution）の有無を基準

AI 技術をどのように記載要件を満たしながら特許化に欧州特許条約第 52 条の審査を行う点明記された。そしているのか米国先進企業から学ぶのである。米国特の中で「テキストコンテンツをテキストコンテンツに

許商標庁にとっても驚きの最新 AI 技術が出願され，関してのみ分類することは，それ自体が技術的目的でこれに対し新しい観点から保護適格性，非自明性及びはなく，言語的目的であるとみなされる（T1358/09）」

記載要件に関する審査を行っているため，これが一種と記載されており，言語処理系の AI に関しては保護のガイドラインとなるのである。

適格性要件が厳しく審査されることが示唆されている。

また，各国からガイドラインが随時提供されるた

中国では 2020 年 2 月に改訂審査指南が施行された

め，最新情報及び判例等についてもキャッチアップしが，「解決しようとする技術的課題に対して，自然法ておくことが重要である。

則を利用した技術的手段を採用し，かつこれにより，自然法則に適合した技術的効果を獲得したと記載され

5.今後のグローバル AI 特許の課題ている」か否か，いわゆる技術三要素判断手法により各国の産業政策及び判例の相違により，AI 特許の保護適格性を判断しており，AI アルゴリズム発明に保護適格性レベルにも相違がみられる。AI アルゴリ

ついては一般にこの技術三要素を有するため，ほとん

ズム発明，及び，AI ソリューション発明の保護適格

どの AI アルゴリズム発明が保護適格性を有すること性に対する考えが国毎に相違するためそれぞれ分けてとなる。
上記 4 か国を比較すると概ね AI アルゴリズム発明

説明する。

に対する保護レベルは共通するが，言語処理 AI の保（1） AI アルゴリズム発明の保護適格性

護について欧州は否定的なスタンスをとっているとい日本では 2017 年 3 月に「IoT 関連技術の審査基準」

えよう。

が公表され，2019 年 1 月 30 日には，AI 関連技術に関する 10 事例が「特許・実用新案審査ハンドブック（「審（2） AI ソリューション発明の保護適格性

査ハンドブック」）附属書 A に追加された。基本的にAI ソリューション発明は，医療機器での腫瘍の認はソフトウェアによる情報処理が，ハードウェア資源

識，自動運転車両への活用，及び，製品の異物検知・を用いて具体的に実現されている場合，当該ソフトウェ

故障検知等，技術よりの発明であれば保護適格性に関アは「自然法則を利用した技術的思想の創作」となる

し疑義が生じることはほとんどない。しかしながら，ことから（審査基準附属書 B 第 1 章）
，AI アルゴリズ

図 6 に示すように近年では金融予測を行う金融 AI，

ム発明についても，AI のトレーニング，AI による予経営指標を予測する経営 AI，人材の最適化に関する測・分類についてもハードウェアとの協働処理を適切予測を行う人事 AI，おすすめ商品を予測する EC・に記載すれば法上の発明に該当することとなる。

マーケティング AI も増加傾向（3）にある。これら後者

米国では 2019 年 1 月に米国特許法第 101 条の適用の AI ソリューション発明が保護されるか否かが問題

基準に関する 2019 年改訂保護適格性ガイダンス（2019となる。本稿では便宜上後者の AI ソリューション発

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図6

経営系 AI ソリューション発明の出願件数の推移

明を経営系 AI ソリューション発明という。

グ等の人工知能，ビッグデータアルゴリズムの改良に

日本では，AI アルゴリズム発明の欄で説明した通関し，該アルゴリズムがコンピュータシステムの内部

り AI ソフトウェア処理がハードウェアと協働してい構造に対し特定の技術的関係を有し，如何にしてハーれば保護適格性を有するため，分野の如何にかかわらドウェアの演算効率または実行効果を高めるかというず経営系 AI ソリューション発明も保護適格性を有す

技術課題を解決することができ，これにはデータメモ

ることとなる。

リ量の減少，データ送信量の低減，ハードウェア処理

一方，米国ではこのような経営系 AI ソリューショ

速度の向上等を含み，これにより自然法則に符合したン発明は「人間の活動を組織化するための特定の方

コンピュータシステム内部の性能改善という技術効果法」にカテゴライズされる可能性が高い。この場合，を獲得した場合，該請求項が限定する解決方案は，専（4）

Alice 最高裁判決 に従い，クレームが実用的なアプ

利法第二条第二項に規定する技術方案に属する。

リケーションに統合されているか否かが最初に判断さ請求項の解決方案の処理するものが，特定アプリれる。統合されていない場合，クレームが発明概念

ケーション領域のビッグデータであり，分類・クラス（Inventive Concept）を提供しているか否かが判断さ

タリング，回帰分析，ニューラルネットワーク等を利れる。この最後の 2 つのハードルをクリアすれば保護用してデータ中の自然法則に符合する内部関連関係を

適格性を有することとなるが，具体的な判断は案件にマイニングし，それに基づき如何にして特定アプリ

より相違する。上述した 2019 改訂保護適格性の事例

ケーション領域のビッグデータ分析の信頼性または正42「医療記録が更新された場合の通知の送信方法」が確性を高めるかという技術課題を解決し，かつ，相応「人間の活動を組織化するための特定の方法」にカテの技術効果を獲得している場合，該請求項が限定する

ゴライズされているため参考になるであろう。

解決方案は，専利法第二条第二項に規定する技術方案

欧州ではこのような経営系 AI ソリューション発明に属する。
すなわち AI 発明がハードウェアの性能改善を獲得

は，非技術的とされ言語処理 AI と同じく保護適格性する場合，または，ビッグデータ中の自然法則に符合を有さないと判断される可能性が高い。
中国ではこの経営系ソリューション発明の保護適格する内部関連関係をマイニングし技術的課題を解決性に焦点を当てた改正審査指南案を 2021 年 8 月に公し，技術的効果を獲得した場合に保護適格性を有する（5）表したことから本稿で取り上げて解説する 。改正審としている。経営系 AI ソリューション発明の場合，査指南案では AI 発明の保護適格性に関し以下の判断

ハードウェアの性能改善はないであろうから，後者の基準を設けている。

要件を満たすか否かがキーとなる。興味深いのはデー

第二部分第九章

タ中の自然法則に符合する内部関連関係をマイニング

6.1.2 専利法第 2 条第 2 項に基づいた審査

しているか否かを保護適格性の要件を課している点に……

ある。日本でも審査基準付属書において AI の入出力

請求項の解決方案が深層学習，分類・クラスタリン
パテント 2022に一定の相関を求めているが，自然法則への符合は求－ 40 －

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めておらず，またあくまで実施可能要件の一つとしてる関連関係を抽出し，閲覧時間の長さ，検索回数，電要求しているものである。このわかりにくい自然法則

子クーポンを使用する頻度等の行為特徴は，対応するに符合する内部関連関係のマイニングについて 2 つの種類の電子クーポンの使用傾向度が高いことを示し，事例が挙げられている。

この種の内在する関連関係は自然法則に符合し，これ【例 6】に基づき，如何にしてユーザの電子クーポン使用傾向

電子クーポンの使用傾向度分析方法

度を分析する正確性を高めるかという技術課題を解決

申請内容の概要

しており，かつ対応する技術効果も獲得している。そ顧客を吸引するため，企業はユーザに各種電子クー

れゆえ，該発明申請の解決方案は，専利法第 2 条第 2

ポンを配布する。しかしながら目的もなく電子クーポ項に規定する技術方案であり，専利法の保護客体に属ンを発行しては，真に必要なユーザを吸引できないばする。

かりか，かえってユーザに閲覧及び選択の負担を増加【例 10】させることになる。発明特許出願は，電子クーポン使

金融商品の価格予測方法

用傾向度識別モデルを構築する方法を提供し，電子

申請内容の概要

クーポンの種類，ユーザの行為等の分析を通じて，正現在の金融商品価格予測方法の多くは，専門家の経

確に電子クーポン使用傾向度識別モデルを確立し，よ験に基づき提案を行っており，予測正確性及び適時性

り正確にユーザの電子クーポンに対する使用傾向を判は高くない。発明特許出願は，金融商品の価格予測方

断し，発行する電子クーポンについてユーザの実際の法を提供し，金融商品の履歴価格データに基づき，ニーズをさらに満足させ，電子クーポンの利用率を高

ニューラルネットワークモデルに対し訓練し，金融商める。

品の将来の価格傾向を予測する。

出願の請求項

出願の請求項

電子クーポン使用傾向度分析方法において，金融商品の価格予測方法において，

電子クーポン情報に基づき，電子クーポンに対し，分金融商品の N ＋ 1 日の指標履歴価格データを使用し類を行い，電子クーポンの種類を取得し，て，ニューラルネットワークモデルに対し訓練を行っ

電子クーポンの適用シーンに基づき，ユーザサンプルて，価格予測モデルを取得し，前 N 日の指標履歴価

データを取得し，格データをサンプル入力データとし，最後の 1 日の指

ユーザの行為に基づき，前記ユーザサンプルデータか

標履歴価格データをサンプル結果データとし，

らユーザ行動特徴を抽出し，前記ユーザ行為には，

前記価格予測モデル及び最近 N 日の指標履歴価格

Web の閲覧，キーワード検索，関心の追加，ショッ

データを使用して，未来のある日の金融商品の価格

ピングカートへの追加，購入及び電子クーポンの使用データを予測する。

が含まれ，分析及び結論

ユーザサンプルデータを訓練サンプルとして，ユーザ行

該解決方案は，金融商品の価格予測方法に関し，該為特徴を属性ラベルとし，異なる種類の電子クーポンに方法が処理するのは金融商品に関連するビッグデータ

対し，電子クーポン使用傾向度識別モデルを訓練し，であり，ニューラルネットワークモデルを利用して過訓練後の電子クーポン使用傾向度識別モデルを通じ去の一定期間内の金融商品の価格データと未来の価格て，電子クーポンの使用確率を予測し，ユーザの異なデータとの間の内在関連関係をマイニングしている。

る種類の電子クーポンの使用傾向度を取得する。

しかしながら，金融商品の価格動向は経済学規則に従

分析及び結論い，履歴価格の高低は必ずしも未来の価格動向を決定

該解決方案は，電子クーポン使用傾向度識別モデル

することはできないため，それゆえ，金融商品の履歴を構築する方法であり，該方法が処理するのは電子

価格データと未来の価格データとの間には，自然法則

クーポンの関連ビッグデータであり，電子クーポンにに符合する内在関連関係が存在せず，該方案が解決す

対して分類を行い，サンプルデータを取得し，行為特べきものは如何に金融商品価格を予測するかを課題と徴を確定し，モデルトレーニングを行うことで，ユーしており，技術課題を構成せず，獲得する相応の効果

ザ行為特徴と電子クーポン使用傾向度との間に内在すも技術効果ではない。それゆえ，該発明申請の解決方

Vol. 75

No. 2－ 41 －

パテント 2022

弁理士業務と AI 技術

案は，専利法第 2 条第 2 項に規定する技術方案ではな

明も，各国で同様の基準により保護されることが望ま

く，専利法の保護客体に属さない。

れる。

電子クーポンの例 6 と，金融商品の例 10 との相違が理解しがたいと筆者は感じた。例 6 では「ユーザ行

6.最後に為特徴と電子クーポン使用傾向度との間に内在する関多くの企業また様々な分野の企業の技術者及び経営連関係を抽出し，閲覧時間の長さ，検索回数，電子者に対し AI 特許コンサルティングを行うことで気づクーポンを使用する頻度等の行為特徴は，対応する種

いた課題，また今後の国際的な AI 特許の保護の在り

類の電子クーポンの使用傾向度が高いことを示し，こ方について最新の改正状況を踏まえて解説した。

の種の内在する関連関係は自然法則に符合」すると判

AI 技術及び AI 特許について残念ながら日本は，断している。しかしながら例 10 も金融商品に対する米国及び中国の後塵を拝している。中国には「天下興購入行為が多ければ，価格が上昇する傾向にあり，例亡，匹夫有責」という言葉がある。国家の存亡は，一6 と同じく自然法則に符合するともいえる。

般市民にもその責任があるというものである。AI 技

中国の改正審査指南をみれば，新たに出現してきた術及び AI 特許双方でキャッチアップし挽回していか

経営系 AI ソリューション発明に対する保護適格性を，なければならない。本稿が特許実務に携わる方の参考

どのような基準で切り分けるのか苦労している様子がとなれば幸いである。

うかがえる。

以上

筆者は業務上金融系 AI 及び人事系 AI 関連発明を取り扱うことも多い。人事系 AI では，人材を適切に（注）採用でき，また人材を適所に配置できるため，新入社(1）特許庁 HP「特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プランの令和 2 年度改定版について」員の 3 割が 3 年以内にミスマッチで退職するという問2021 年 11 月 16 日 https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/

題を解消でき，また，不適切な人材配置にともなう生

ai_action_plan/ai_action_plan-fy2020.html

産能力の低下・うつの発生防止等，いままで解決でき(2）特許庁 HP「AI 関連発明に関する審査環境の整備について」なかったことが AI 技術により見事に解決できるので2021 年 11 月 19 日 https://www.jpo.go.jp/system/patent/ある。多くのスタートアップが人事系 AI を実装した

gaiyo/sesaku/ai/document/ai_shutsugan_seibi/taisei.pdf

HR（Human Resource）ビジネスを立ち上げているが，経営者からはせっかく開発した AI アイデアを模倣されたくない，独自性を出したいという意見をよく聞く。

(3）ビジネス関連発明の最近の動向について

特(4）Alice Corp. Pty. Ltd. v. CLS Bank Int’l, 134 S.Ct. 2347
（2014）(5）執筆段階では本改正案に対する最終的な内容は確定していAI の出現により「発明」の内容も急速に変化しており，保護ニーズの高い経営系 AI ソリューション発

パテント 2022

2021 年 8 月

許庁 審査第四部 審査調査室－ 42 －ない。

（原稿受領 2021.11.20）

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